当上古名医遇上新冠病毒阿里云智能化系统驰援郑州“小汤山”医院

2020-04-13 03:01王贺
新能源汽车报 2020年10期
关键词:智能化肺炎病毒

王贺

岐伯到,疫情除。

“中建七局在疫情最紧迫的时候,用10天时间建成了一所拥有800个床位的郑州岐伯山医院。”3月19日,在河南省政府新闻办召开河南省新冠肺炎疫情防控专题第三十五场新闻发布会上,中建七局交通公司三门峡市国道310五分部团支部书记、桥梁工程师韩亚光介绍说。

医院为何命名为岐伯山?

岐伯,是中国上古时期著名的医学家,道家名人,精于医术脉理,名震一时,后世尊称为“华夏中医始祖”。因《黄帝内经》为黄帝和岐伯所作,又称“岐黄家言”,中医术又称为岐黄之术,从事中医业者称为“岐黄传人”。可以说,岐伯山与郑州有着很深的历史渊源,在郑州航空港区建成的河南版“小汤山”医院,最终以“岐伯山”来命名也就不难理解了。上古名医坐诊,新冠病毒能否药到病除?

记者获悉,全面引入阿里云智能系统的郑州岐伯山医院于2月中旬正式收治患者。该院核心业务系统搭建在阿里云之上,全流程智能化设计,引入了CT影像的AI诊断等多项智能化设施,将提高诊断及救治效率、降低医护人员感染风险。

作为新冠肺炎确诊患者定点救治医院,这所以上古名医“岐伯”命名的医院,在实现满足医院开诊所需传统信息化系统的基础上,引入了新冠病毒AI辅诊助手、智能体温监测系统、智能配送机器人等多项智能化设施,从而提高诊断及救治效率、降低医护人员感染风险。

全面搭载智能化系统

据了解,郑州岐伯山医院在郑州市第一人民医院港区医院原址上开工改扩建。郑州市一院信息科科长卜晖说,院方与阿里云通力合作,信息科团队与阿里团队近100名工程师,高度默契,精密配合,在不到一周的时间,完成了高标准、高质量的医院信息系统建设,包含HIS、LIS、PACS、手麻、重症、电子病历、传染病管理、院感、移动BI等信息系统,以及基于5G技术的移动医护、医疗废弃物管理、耗材溯源管理、智能配送机器人、远程会诊系统,基于物联网的智能体温监测系统,针对新型冠状病毒感染的肺炎患者的新冠肺炎科研平台和基于AI技术的达摩院新冠病毒肺炎AI辅诊平台。

信息系统共上线了50多个业务子系统,部署了40多大类、共计700多套各类信息设备,实现新冠患者从建档、诊疗到康复的全流程、全业务场景的智能化管理,传统医疗信息系统结合5G、物联网和AI技术,医疗业务指标实时展现、提供精准高效的数据交互和全过程安全监测,提高诊疗效率,为救治新冠患者提供支撑。

首次引入新冠病毒AI辅诊算法

在这一整套智能化的系统中,最为引人注目的无疑是“新冠病毒肺炎AI辅诊助手”,它可以帮助医生快速进行疑似病例诊断。

阿里云郑州岐伯山医院信息化建设项目负责人杨文魁说,郑州岐伯山医院是河南地区首次引入CT影像AI诊断和新型冠状病毒肺炎AI辅助诊断算法的定点医院,辅助医生进行疑似确诊。

这套算法名为“新冠病毒肺炎AI辅诊算法”,是基于国家卫生健康委员会公布的第五版诊疗方案、多个权威团队发表的关于新型冠状病毒肺炎患者临床特征的论文,结合医疗大数据知识图谱构建出来的一个智能识别模型。

该算法已集成在郑州岐伯山医院院内的CT影像系统以及电子病历系统中,在CT影像数据出来之后20秒内就可以得到AI针对CT影像的判断结果。并通过NLP自然语言处理,自动解析病人的基本信息、临床症状、流行病史、检验检查结果、放射性影像报告,并提炼出多维病理特征,在此基礎上通过智能评分模型,判断该病人患新型冠状病毒肺炎的概率,并提供解释,提示医生及时发现并区分新型冠状病毒的疑似病人。

大幅提升临床诊断效率

杨文魁介绍说,新冠病毒肺炎AI辅诊助手可以快速区分新冠肺炎、普通病毒性肺炎及健康的影像,根据纹理特征计算疑似新冠肺炎的概率,并直接算出病灶部位占比,在回顾性数据上其准确率高达96%,大幅提升临床诊断效率,为患者的治疗争取宝贵时间。尤其对未接诊过新冠肺炎病例或低年资医生,可提供有效的诊断鉴别提示。

同时,该诊断平台还运用了自然语言处理的能力,辅助医生高效地书写病历,并按规范要求实时提示医生,自动结构化、识别、校验医生书写的病人症状、检查检验、临床分型、治疗方案等。

在未有特效治疗方式前,规范新型肺炎疾病的诊疗过程,确保患者得到有效的治疗。同时,规范化结构化的病历资料,也将有助于医疗和研究机构后续的疾病防治、药物研究。

机器人看病送餐

此外,郑州岐伯山医院的病房还安装了智能体温监测系统。物联网体温贴可以实时监测病患体温,并传送至护士工作系统。

整套系统保障了对患者的有效救治和护理,也降低了医护人员接触患者的频率,从而降低接触传染

风险。

更具创新的是,医院还引入了智能配送机器人。通过控制中心智能调度,机器人可实现自主开关门、自主搭乘电梯、自主避障、自主充电等功能。机器人还能够承担送药、送餐进隔离区及回收被服和医疗垃圾的工作。

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